基础理论 词袋模型 {代码…} 常用方法 fit vs transform vs fit_transform vs {代码…} CountVectorizer {代码…} 方法 {代码…} HashingVectorizer {代码…} 参考文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick

切分好的数据，一般需要做 batch_size， shuffle等， 可以使用 tf.keras模型的 fit() 一步传递！eg:

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的…

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对于极度偏斜的数据，使用分类准确度来评判模型的好坏是不恰当的，精确度和召回率是两个更好的指标来帮助我们判定模型的好快。

在最简单的二分类中，逻辑回归里样本发生的概率的值域为 [0, 1]，对于线性回归 $\hat{y} = \theta^T·x_b$，为了将 $\hat y$ 映射到值域 [0, 1] 中，引入了 $\sigma$ 函数得到了概率函数 $\hat p$，即：

假设曲线表达式为：$y=ax^2+bx+c$，如果将 $x^2$ 看作为 $x_1$，即 $y_1=ax_1+bx+c$，此时就有了两个特征，则可以看作是线性曲线表达式。